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面向流行性疾病科普的用户问题理解与答案内容组织
被引量:
2
1
作者
程子佳
陈翀
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2022年第2期202-211,共10页
【目的】为改善人们查找并理解科普信息的方式,构建基于流行性疾病知识图谱的问答系统,重点改进对用户问题的理解,以及对答案内容的组织,降低科普受众理解专业知识的门槛。【方法】基于多种健康信息源总结用户查询需求,采用AC多模式识...
【目的】为改善人们查找并理解科普信息的方式,构建基于流行性疾病知识图谱的问答系统,重点改进对用户问题的理解,以及对答案内容的组织,降低科普受众理解专业知识的门槛。【方法】基于多种健康信息源总结用户查询需求,采用AC多模式识别算法与BERT模型结合理解问句,将问句要素映射到结构化查询语句中,从预先整合构建的流行性疾病知识图谱获取答案,对答案内容进行富媒体组织,并以Flask框架和多种JS样式实现前端交互展示。【结果】系统在问答测试中平均准确率达到90%,表明系统在受限域的科普信息服务中具有一定实用性。【局限】流行病领域知识来源限于AMiner平台提供的公开数据集,所能支持的问答范围和问题类型有待扩充。【结论】从语义层面优化问句理解模块,并通过富媒体答案组织帮助大众理解专业知识,这种做法有利于增强科普效果。
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关键词
知识图谱
问题理解
富
媒体
内容
组织
流行性疾病
科普
原文传递
题名
面向流行性疾病科普的用户问题理解与答案内容组织
被引量:
2
1
作者
程子佳
陈翀
机构
北京师范大学政府管理学院
出处
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2022年第2期202-211,共10页
基金
国家社会科学基金项目(项目编号:21BTQ065)的研究成果之一。
文摘
【目的】为改善人们查找并理解科普信息的方式,构建基于流行性疾病知识图谱的问答系统,重点改进对用户问题的理解,以及对答案内容的组织,降低科普受众理解专业知识的门槛。【方法】基于多种健康信息源总结用户查询需求,采用AC多模式识别算法与BERT模型结合理解问句,将问句要素映射到结构化查询语句中,从预先整合构建的流行性疾病知识图谱获取答案,对答案内容进行富媒体组织,并以Flask框架和多种JS样式实现前端交互展示。【结果】系统在问答测试中平均准确率达到90%,表明系统在受限域的科普信息服务中具有一定实用性。【局限】流行病领域知识来源限于AMiner平台提供的公开数据集,所能支持的问答范围和问题类型有待扩充。【结论】从语义层面优化问句理解模块,并通过富媒体答案组织帮助大众理解专业知识,这种做法有利于增强科普效果。
关键词
知识图谱
问题理解
富
媒体
内容
组织
流行性疾病
科普
Keywords
Knowledge Graph
Question Comprehension
Rich-Media Content Organization
Epidemic Disease
Scientific Propaganda
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向流行性疾病科普的用户问题理解与答案内容组织
程子佳
陈翀
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2022
2
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